007/7 Notate Anne Vedø Notate Estimeing fo ndesysselsetting i AKU baset på modellbaset impteing Stabsavdeling/Seksjon fo statistiske metode og standade
Innhold. Innledning..... Spøsmål i AKU med patielt fafall..... oplasjonsmodell... 3.3. Enhetsfafall ved føste henvendelse... 3.4. atielt fafall... 3.5. Undesysselsetting... 3. Impteingsmetode... 5.. Tilfeldig tekking fa estimet fodeling... 6.. Impteing av foventning i estimet fodeling... 9 3. Estimatoe... 9 3.. ediksjonsestimatoen... 9 3.. egesjonsestimatoen... 0 4. Estimeingsmetode... 0 4.. Med impteing... 0 4.. Uten impteing... 0 4.3. Ignoeba fafallsmodell og ettestatifiseing... 5. esltate... 5.. Undesysselsetting... 5.. Spøsmål 4... 4 5.3. Spøsmål 5... 4 5.4. Spøsmål 6... 5 6. Konklsjone... 5 7. efeanse... 6 Vedlegg A: Impteingssannsynlighete i modell og 3... 7 Vedlegg B: Filstkt på Unix... B.. ogammene og datafilene på sp4/ekte... B.. ogammene og datafilene på sp4/sim... 4
. Innledning Dette notatet e tedje del av impteingsposjektet. Føste del omhandle nåvæende impteingstine i AKU se []. Ande del ta fo seg modelleing av poplasjonen og esponsmekanismen i AKU se []. He i dette notatet se vi på impteing og estimeing i AKU baset på modellene beskevet i []. Dette notatet e en fotsettelse av [] og se på modellbaset impteing fo patielt fafall i AKU hovedsaklig angående ndesysselsetting... Spøsmål i AKU med patielt fafall Fo at ikke modellene skal bli altfo komplisete ha vi valgt å betakte 0/-vaiable og å gjøe om aktelle spøsmål som ha flee svaaltenativ til 0/-vaiable. Spøsmålene som skal vdees e listet opp nde. I dette notatet bke vi den spøsmålsnmmeeingen som va på spøeskjemaet i 9. Skjemaet ha blitt endet ette dette og spøsmålene ha fått nye nmme. Nytt nmme stå i paentes. SS34a: Ønske om lenge abeidstid fo deltidssysselsatte hvis IO ønske lenge abeidstid 0 hvis IO ikke ønske lenge abeidstid SS35a : Fosøk på å få lenge abeidstid fo deltidssysselsatte med ønske om lenge abeidstid hvis IO ha fosøkt å få lenge abeidstid 0 hvis IO ikke ha fosøkt å få lenge abeidstid 3a SS36a/SS36c: Hvo askt IO kan state med økt abeidstid fo deltidssysselsatte med ønske om lenge abeidstid hvis IO kan state med økt abeidstid fø det e gått en måned 0 elles Spøsmål og 3a tgjø tilsammen et spøsmål om ndesysselsetting. Fo å bli egnet som ndesysselsatt må man svae ja på alle disse spøsmålene. Det e antall ndesysselsatte som e den sentale støelsen som skal estimees og ikke antallet som svae ja på hvet enkelt av spøsmålene og 3a. Vi vil defo også vdee en diekte modell fo ndesysselsetting slik at vi senee vil knne imptee diekte fo ndesysselsetting ten føst å imptee fo spøsmål og 3a. Undesysselsetting: desom IO svae ja på spøsmål og 3a 0 desom IO svae nei på minst ett av spøsmålene og 3a 4 SS34b: Ønsket abeidstid fo deltidssysselsatte med ønske om lenge abeidstid hvis ønsket abeidstid 37 time 0 hvis ønsket abeidstid > 0 og < 37 time Spøsmålene om ndesysselsetting henge sammen. Deltidssysselsatte bli spt om hva de hovedsaklig betakte seg som spøsmål 7 og få en ekke svaaltenativ ykesaktiv stdent... abeidsledig venepliktig. Deette stilles spøsmål. Av IO som ha svat på spøsmål 7 ved diekte intevj e det ca. 60 posent som ha patielt fafall på spøsmål. Man egne he med at intevjeen kan ha «glemt» å kysse av på spøsmål Hobæk 93 s. 3. Desom spøsmål ikke e besvat så e sannsynligheten liten fo at spøsmålene 3a elle 4 e besvat. De fleste med oppgitt i denne sekvensen ha oppgitt på alle de te spøsmålene og 3a.
5 fa: Faktisk abeidstid nå IO ha ett abeidsfohold hvis faktisk abeidstid 37 time 0 hvis faktisk abeidstid 0 og < 37 time 6 IS83: Ønsket abeidstid fo abeidsledige hvis ønsket abeidstid 37 time 0 hvis ønsket abeidstid > 0 og < 37 time.. oplasjonsmodell betegne det faktiske svaet intevjobjektet IO ha på et gitt spøsmål enten IO ha svat på spøsmålet elle ikke. e kjent i svatvalget og kjent i fafallet. Modellen fo e logistisk med alde kjønn og egion som foklaingsvaiable. Disse betegnes med x x x x3. I tillegg til hovedeffektene ha vi tatt med alle te annen odens kyssledd. Alde deles inn i de te gppene 6- å 0-39 å og 40-66 å nmmeet gppe og 3. Kjønn e 0 fo menn og fo kvinne. Bostedsegion e delt i fem gppe: Oslo og Akeshs esten av Østlandet 3Sølandet og Vestlandet nntatt Møe og omsdal 4Møe og omsdal og Tøndelag 5Nod-Noge..3. Enhetsfafall ved føste henvendelse Som nevnt i [] side 3 e "ekte" enhetsfafall dvs. pesone som ikke ha levet skjema i det hele tatt telatt fa denne analysen. betegne enhetsfafall på føste henvendelse dvs. at IO ikke svae på noen av spøsmålene ved føste henvendelse. Modellen fo e logistisk med sivilstand kjønn og egion som foklaingsvaiable. Disse betegnes med. Sivilstand kodes 0 fo 3 aleneboende gifte og fø gifte og fo ikke-aleneboende gifte og samboee. Også he ha vi tatt med alle te annen odens kyssledd i tillegg til hovedeffektene. Vi anta også at e avhengig av..4. atielt fafall betegne patielt fafall på et gitt spøsmål. Modellen fo egion og e logistisk med sivilstand kjønn som foklaingsvaiable. He ha vi ikke tatt med kyssledd i modellen..5. Undesysselsetting Fo spøsmålssekvensen om ndesysselsetting ha vi ndesøkt te foskjellige modelle. La væe indikatovaiabel fo ndesysselsetting og indikatovaiabel fo sva på spøsmål om ndesysselsetting. IO sies å ha svat på spøsmålet om ndesysselsetting desom det tfa IO s svaskjema e mlig å avgjøe om IO e ndesysselsatt elle ikke. Dette bety at desom IO enten ha svat ja på både spøsmål og 3a elle ha svat nei på minst ett av spøsmålene. I alle ande tilfelle e 0. 3
Modell Vi betakte og som om de va enkle vaiable. Vi modellee altså ette poplasjonsmodellen ette modellen fo enhetsfafall og gitt ette modellen fo patielt fafall. De enkelte vaiablene 3 og 3 modellees ikke. Modellene fo og gjelde fo deltidssysselsatte. Denne modellen kompimee all infomasjon om 3 og 3 ned til og. Fodele med dette e at det e enkelt og det bli ikke så mange paamete å estimee. En lempe e at metoden ikke skille mellom de foskjellige fafallsstktene på spøsmål og 3a. Modell Motivasjonen fo denne modellen e å gjøe modellen avanset nok til å knne skille mellom de like fafallsmønstene. modellees ette poplasjonsmodellen fo alle deltidssysselsatte. De enkelte vaiablene og 3 modellees ikke. Vi modellee ette modellen fo patielt fafall fo alle deltidssysselsatte. modellees ette modellen fo patielt fafall men bae nå 0. Fo å få bkbae estimate måtte vi he fjene alle foklaingsvaiable nntatt y. modellees ette modellen fo patielt fafall nå 0 og. He måtte vi foenkle modellen til bae å inneholde konstantledd. Modell 3 He modellee vi alle de seks basisvaiablene 3 og 3. Fodelingene til og kan da tledes fa disse modellene. og 3 modellees ette poplasjonsmodellen botsett fa at vi i modellen fo 3 ha fjenet kyssleddene. Dette e gjot fodi paametene i modellen med kyssledd ikke lot seg estimee med våt datasett. modellees fo deltidssysselsatte modellees fo deltidssysselsatte med og 3 modellees fo deltidssysselsatte med og. Modellen fo e til sltt gitt ved: x 3 x x x 3 og gjelde fo deltidssysselsatte. og 3 x modellees i tgangspnktet ette modellen fo patielt fafall men i modellene fo og 3 ta vi hensyn til fafall på foegående spøsmål. I modellene fo og 3 bke vi bae konstantledd igjen på gnn av at den flle modellen ikke la seg estimee t fa våt datasett. Unde bke vi spøsmålsnmmeet som indeks på paametene fo å tydeliggjøe at paametene ha foskjellige vedie fo de foskjellige spøsmålene. Modell fo : He bke vi modellen fo patielt fafall. Modellen gjelde fo deltidssysselsatte. 4
ln y 0 y y y y y 3 3 ψ 0 + ψ + ψ + ψ D3l + ψ 4 y + ψ 3l l 345 5 Modell fo : Modellen gjelde fo deltidssysselsatte som ikke ha svat nei på spøsmål. Nå 0 anta vi at IO helle ikke svae på spøsmål. 0 0 Nå og bke vi i tgangspnktet modellen fo patielt fafall men i våt konkete tilfelle den enklee vesjonen: ln y 0 y y y 3 3 ψ 0 Modell fo 3 : Modellen gjelde fo pesone som hveken ha svat nei på spøsmål elle. Hvis man ikke ha svat på spøsmål anta vi at sannsynligheten fo å svae på spøsmål 3a e nll. 3 0 0 Fo pesone som ha svat ja på spøsmål og bke vi geneelt modellen fo patielt fafall men i våt konkete tilfelle den enklee vesjonen: ln 3 3 y 0 y 3 3 ψ 30. Impteingsmetode Vi ndesøke to impteingsmetode:. Tilfeldig tekking fa estimet fodeling. Impteing av foventning i estimet fodeling Vi dele inn det patielle fafallet i gppe ette kovaiate og fafallsvaiable slik at sannsynligheten fo at e lik innenfo hve gppe. I det føste tilfellet tekkes det tilfeldig et sva elle 0 fo hve peson demed bli antallet som få imptet svaet i hve gppe stokastisk. I den ande metoden imptees foventet antall i hve gppe avndet til næmeste heltall altså en deteministisk impteingsmetode. 5
6.. Tilfeldig tekking fa estimet fodeling La x væe kovaiatvektoen i poplasjonsmodellen dvs. x bestå av alde kjønn og egion og kovaiatvektoen i modellen fo patielt fafall dvs. bestå av sivilstand kjønn og egion. Fo pesone med patielt fafall og med og kovaiatvedie x imptee vi med sannsynlighet 0 x ev. også betinget med hensyn på fafallsmønstet fo modell og 3 fo ndesysselsetting. Fo å egne t nmeiske vedie fo sannsynligheten fo at gitt fafall ev. fafallsmønste sette vi inn MLE fo sannsynlighetene som inngå i ttykkene. Disse estimatene e egnet t på gnnlag av den totale modellen fo poplasjon og fafall. I avsnitt..-..3 ttykke vi sannsynligheten fo at gitt patielt fafall ev. også gitt fafallsmønste fo modell og 3 fo ndesysselsetting fo vilkålig vedi av x og ved hjelp av sannsynlighete som inngå i modell-ligningene. Vi kan demed plgge inn tallene vi egnet t i [] og få tak i impteingssannsynlighetene.... Spøsmål 4 5 og 6 og modell fo ndesysselsetting 0 0 0 0 0 0 y y x x x x x 0 0 0 y y y x x 0 0 0 y y y x x... Modell fo ndesysselsetting Vi gå fem på samme måte som ove men betinge også med hensyn på og. 0 0 0 0 0 x x x x + Sannsynlighetene som inngå i bøken ove kan skives
y 0 0 y 0 y x x y 0 Dette e sannsynlighete vi finne fa modell-ligningene. Vi må bae hske på at 0 0 0 og 0 0 0...3. Modell 3 fo ndesysselsetting I modell 3 e modellet implisitt gjennom og 3. Fo å egne t estimatene våe fo antall ndesysselsatte må vi finne MLE fo paametene i modell 3 baset på det komplette imptete tvalget. Dette bety at det imptete tvalget må væe komplett med hensyn på både og 3. Det holde ikke å bae imptee diekte fo ndesysselsetting som vi gjode i modell og. Vi skal defo imptee sepaat på spøsmål og 3. Siden ndesysselsettingsvaiabelen e en avledet vaiabel bli det imptete datasettet også komplett med hensyn på ndesysselsetting. Vi finne sannsynligheten fo å væe ndesysselsatt gitt foskjellige fafallsmønste. De te fafallsmønstene behandles hve fo seg. Fo enkelhet skyld ha vi telatt betingingen med hensyn på x og. Fafallsmønste 000: 3 3 000 3 000 Ifølge modellen e det sannsynlighet nll fo å svae på spøsmål og 3 nå man ikke ha svat på spøsmål så det holde å betinge med hensyn på at 0. 0 3 0 3 0 3 0 3 0 I modellen e avhengig av og 3 så vi kan foenkle til 0 0 0 3 3 Fo pesone med fafallmønste 000 imptee vi defo ja på spøsmål med sannsynlighet 0. Blant dem som få imptet ja på spøsmål imptee vi ja på spøsmål med sannsynlighet. Mek at denne sannsynligheten ikke e betinget med hensyn på fafall på spøsmål. Dette e imelig fo pesone med fafall på spøsmål bli ikke stilt 7
spøsmål. De ha demed ikke noe eksplisitt fafall på spøsmål. Blant dem som få imptet ja på spøsmål imptees til sltt ja på spøsmål 3 med sannsynlighet. 3 Fafallsmønste 00: esone med dette fafallsmønsteet som ikke ha svat på ndesysselsetting må ha svat ja på spøsmål så 0 3 3 00 3 00 Modellsannsynligheten fo å svae på spøsmål 3 gitt fafall på spøsmål e nll så vi kan telate fa betingelsen 3 3 Telleen kan skives 3 0 0 0 3 0 3 3 0 3 -ene e avhengige av -vedie på senee spøsmål så dette kan foenkles til 3 0 Nevneen kan skives 0 0 Ette fokotning sitte vi igjen med 0 0 0 3 3 Fo pesone med fafallsmønste 00 imptee vi demed ja på spøsmål med sannsynlighet 0 og blant dem som få imptet ja på spøsmål imptee vi ja på spøsmål 3 med sannsynlighet. 3 8
Fafallsmønste 0: esone med dette fafallsmønsteet som ikke ha svat på ndesysselsetting må ha svat ja på spøsmål og så 3 3 0 3 3 0 3 3 0 0 3 3 0 0 og dette bli impteingssannsynligheten på spøsmål 3... Impteing av foventning i estimet fodeling I hve gppe inndelt ette kovaiate og fafallsvaiable imptees foventet antall ja-sva dvs. antall pesone med patielt fafall i gppen ganget med 0 x eventelt også betinget med hensyn på fafallsmønste fo modell og 3 fo ndesysselsetting. Vi nde av til næmeste heltall. 3. Estimatoe Vi vil se på to estimatoe fo totale:. ediksjonsestimatoen. egesjonsestimatoen Totalen som skal estimees e smmen av yi -ene i hele poplasjonen. I tilfellet med 0/-vaiable e dette lik antall pesone som ha svae "ja". Hve estimato ha en basisvesjon og en impteingsvesjon. Basisestimatoen e estimatoen slik den se t nå den anvendes på et tvalg ten fafall. Impteingsestimatoen e basisestimatoen anvendt på et imptet tvalg. 3.. ediksjonsestimatoen Basisestimato: i s i s i s t ˆ y + Eˆ x y + ˆ x ped i i i i He e ˆ x MLE fo x baset på dataene i tvalget. i i i s i i i He dele vi poplasjonen i to; pesonene i tvalget og pesonene tenfo tvalget. Antall ja-sva i poplasjonen e smmen av antall ja-sva i tvalget og antall ja-sva tenfo tvalget. I et tvalg ten fafall kjenne vi antall ja-sva tvalget. Dette e den føste smmen i tˆ ped. Utenfo tvalget må vi i 9
pedikee dette antallet. Dette gjø vi ved å legge sammen de estimete sannsynlighetene fo å svae ja fo alle pesonene tenfo tvalget. Dette e den ande smmen i tˆ ped. Impteingsestimato: * La s betegne svatvalget s s fafallet og la y i i s s betegne de imptete vediene i fafallet. Vi få impteingsestimatoen ved å bke basisestimatoen på det imptete tvalget. I tˆ * I ped yi + yi + i x i i s i s s i s ˆ He e ˆ I x MLE fo x baset på det imptete datasettet. i i i i 3.. egesjonsestimatoen Basisestimato: N tˆ ˆ x eg i i i Foskjellen mellom egesjonsestimatoen og pediksjonsestimatoen e at egesjonsestimatoen pedikee antall ja-sva i hele poplasjonen også i tvalget. Nå tvalget e en liten andel av poplasjonen bli de to estimatoene tilnæmet like. Impteingsestimato: N I I eg ˆ i i i tˆ x 4. Estimeingsmetode 4.. Med impteing Hve impteingsmetode kan kombinees med hve estimato. Vi se på to impteingsmetode og to estimatoe. Dette gi demed opphav til fie estimeingsmetode. 4.. Uten impteing Det alle enkleste e å betakte svatvalget som et komplett tvalg og benytte basisvesjonene av pediksjons- og egesjonsestimatoen på dette tvalget. ˆ i xi e da MLE fo i xi nde poplasjonsmodellen alene altså en odinæ logistisk modell. Vi kan fobede metoden ove ved å la ˆ i xi væe MLE fo i xi i den totale modellen altså den simltane modellen fo poplasjon og fafall. å denne måten få vi tatt hensyn til at fafallsgppen kan skille seg fa svatvalget ten å gå om impteing. 0
4.3. Ignoeba fafallsmodell og ettestatifiseing Fo modell og 3 fo ndesysselsetting ha vi i tillegg egnet t: - Ettestatifiseingsestimatoen på imptete datasett ved hjelp av vektene som ligge på tvalgsfila. Dette e oppblåsningsfaktoene som ble bkt i podksjonen av offisielle tall. Disse e baset på 05 ettestata som e konstet på bakgnn av alde kjønn egistet sysselsetting næing bostedskommnens sentalitet og føepensjon se NOS C 87 Abeidsmakedstatistikk 9. - Estimate baset på en ignoeba vesjon av modellen altså en modell de koeffisienten foan y i modellen fo patielt fafall e satt lik 0. 5. esltate Vi ha egnet t både pediksjons- og egesjonsestimatoen og tallene bli så å si identiske. Defo vise vi bae pediksjonsestimatoen i tabellene nde. Tabellene inneholde pediksjonsestimatoen egnet t på det eelle datasettet og standadavvik og konfidensintevall baset på 000 simlete datasett. De simlete datasettene e de samme som vi bkte i []. De stokastiske vaiablene dvs. -ene og -ene e simlet ette modellene beskevet i [] med ML-estimate baset på det eelle datasettet satt inn fo paametene i modellen. Kovaiatvediene dvs. kjønn alde sivilstand og egion e de samme i alle de 000 simleingene og lik kovaiatvediene i det eelle datasettet. Datagnnlag Svaene på spøsmål og 3 fa det eelle datasettet fo de 3757 pesonene som e bkt i analysen av ndesysselsetting: sp. Ja Nei Fafall Totalt 950 496 3 3757 De med ja på : sp. Ja Nei Fafall Totalt 553 39 5 950 De med ja på : sp. 3 Ja Nei Fafall Totalt 50 34 9 553 5.. Undesysselsetting Den aktelle poplasjonen fo spøsmålssekvensen om ndesysselsetting e deltidssysselsatte. De to estimatoene våe fotsette at antall pesone i poplasjonen e kjent i hvet statm. Dette e ikke tilfellet fo denne poplasjonen. Vi estimee antallet i poplasjonen i hvet statm ved hjelp av de samme oppblåsningsfaktoene som ble bkt til å lage offisielle tall fo. kvatal 9. å denne måten bli statmantallene våe konsistente med de pblisete tallene ove deltidssysselsatte dette kvatalet. Det va 545 000 deltidssysselsatte i aldeen 6 til 74 å. kvatal 9. I aldeen 6 til 66 å va det 55 600 deltidssysselsatte. bliset antall ndesysselsatte fo. kvatal 9 e 77 000 Ukens Statistikk n. 30/3 93. Dette gjelde i aldesgppen 6 til 74 å. Vi ha telatt pesone mellom 67 og 74 å fa vå analyse av ndesysselsetting fodi det va fo få pesone i denne aldesgppen i datasettet til å knne estimee modellpaametene. Våe estimate gjelde defo fo aldesgppen 6 til 66 å. Tallene e demed ikke helt sammenlignbae men det e veldig få ndesysselsatte mellom 67 og 74 faktisk ingen i tvalget.
5... Modell I denne modellen modellees ndesysselsettingsvaiabelen fafall på ndesysselsetting fafall på føste henvendelse. og Antall ndesysselsatte 6-66 å EDIKSJONS- Uten impteing Med impteing ESTIMATOEN Uten fafallsmodell Med fafallsmodell Metode a: Stokastisk fa estimet fodeling Metode b: Foventet antall eelle data 79 3 8 73 83 49 8 806 Std. 000 sim. 3 08 6 885 7 0 7 059 95% konf. int. sim 73 73886 69 70 84698 03 70 7598 567 70 8398 05 De metodene som ta hensyn til fafall de te siste kolonnene gi litt høyee estimate enn metoden som bae benytte poplasjonsmodellen på svatvalget. Alle metodene gi høyee estimate enn det offisielle tallet. Dette stemme godt oveens med vdeingen gjot i [] kap.3..3 som vise at AKU s impteingsmetode høyst sannsynlig lede til ndeestimeing av antall ndesysselsatte. Fa konfidensintevallene se vi imidletid at estimatfoskjellene ikke e statistisk signifikante. Standadavviket fo metode b foventet antall bli litt støe enn standadavviket fo metode a tilfeldig tekking. Dette e mekelig siden metode b e en deteministisk impteingsmetode mens metode a e stokastisk med samme foventning som b i hvet statm. Det komme antakeligvis av at vi i metode b avnde foventet antall til næmeste heltall i hvet statm. Vi benytte en logistisk modell i pediksjonsestimatoen og den fotsette stengt tatt at ndesysselsettingsvaiabelen e enten nll elle en fo alle pesone. Det e likevel mlig å plgge inn data ten heltallig sm i hvet statm i likelihoodfnksjonen. En slik gjennomkjøing av metode b ten avnding gi et estimat fa de eelle dataene på 8 753 og et standadavvik på 6 9 altså minde enn standadavviket fo metode a. I tabellen nde ha vi også til sammenligning egnet t ettestatifiseingsestimatoen fo de imptete datasettene. Denne estimatoen gi en vekt til hve obsevasjon så det e poblematisk å bke imptete vedie foskjellig fa 0 og. Vektene e oppblåsningsfaktoene som ligge på datafila fa Seksjon 60. ETTE- STATIFISEING Metode a Metode b Metode b ten avnding eelle data 83 660 8 989 8 840 Std. 000 sim. 7 03 7 07 6 95 Standadavviket fo metode b ten avnding bli også he litt minde enn ved metode a. Ettestatifiseingsestimatoen og pediksjonestimatoen e svæt like både nå det gjelde pnktestimat og vaians. Det e også inteessant å se hvo mye den ikke-ignoebae delen av modellen altså koeffisienten foan y påvike estimatene. I tabellen nde ha vi egnet t en ignoeba vesjon av modell. Antall ndesysselsatte 6-66 å EDIKSJONS- Uten impteing Med impteing ESTIMATOEN Uten Med Metode a Metode b fafallsmodell fafallsmodell eelle data 79 3 79 3 80 56 78 550 Std. 000 sim. 3 3 3 39 3 5 95 % konf. int. sim 73 4485 908 73 35785 948 73 06385 803 7 6085 396
Vi se at de estimatene som ta hensyn til fafall bli edset med ndt 3 000 pesone og standadavvikene bli me enn halvet. Det bli nå liten foskjell mellom estimate som ta hensyn til fafall de te siste kolonnene og det som ikke gjø det føste kolonne. Det at det gjø så sto foskjell å ekskldee koeffisienten foan y tyde på at vi ha ikke-ignoebat fafall fo ndesysselsetting. 5... Modell Til foskjell fa modell skille modell mellom de foskjellige fafallsmønstene blant pesone med fafall på ndesysselsetting. Antall ndesysselsatte 6-66 å EDIKSJONS- Uten impteing Med impteing ESTIMATOEN Uten Med Metode a Metode b fafallsmodell fafallsmodell eelle data 79 3 8 505 8 640 8 47 Std. 000 sim. 3 77 6 68 6 79 6 8 95% konf. int. sim 7 87885 365 70 596 35 70 44896 740 69 83396 Disse esltatene skille seg lite fa modell. Dette e som foventet fo av de 35 pesonene som ha fafall på ndesysselsetting ha de alle fleste 3 fafallsmønsteet 000. Bae 5 pesone ha mønsteet 00 og 9 ha mønsteet 0. Vi ha defo ikke gått videe i analysen av modell. 5..3. Modell 3 Dette e den mest detaljete modellen. He modellees og inngå i spøsmålssekvensen om ndesysselsetting. fo alle de te spøsmålene som Antall ndesysselsatte 6-66 å EDIKSJONS- Uten impteing Med impteing ESTIMATOEN Uten Med Metode a Metode b fafallsmodell fafallsmodell eelle data 80 785 94 55 96 836 96 4 Std. 000 sim. 3 056 4 790 4 994 4 836 95% konf. int. sim 74 59886 595 83 6530 578 83 0960 968 84 50403 67 He e det sto foskjell mellom de metodene som ta hensyn til fafall de te siste kolonnene og den som ikke gjø det. Standadavvikene til estimatene i de te siste kolonnene e også minde enn de tilsvaende tallene fo modell og. ETTE- Metode a Metode b STATIFISEING eelle data 96 956 96 46 Std. 000 sim. 5 00 4 846 Også he bli ettestatifiseingsestimatoen tilnæmet lik pediksjonsestimatoen. Vi ndesøke så hva som skje hvis vi fjene koeffisienten foan y i modellen fo patielt fafall slik at vi få en ignoeba fafallsmodell. 3
Antall ndesysselsatte 6-66 å EDIKSJONS- Uten impteing Med impteing ESTIMATOEN Uten Med Metode a Metode b fafallsmodell fafallsmodell eelle data 80 785 80 763 8 4 8 865 Std. 000 sim. 3 088 3 094 3 36 3 5 95% konf. int. sim 74 65087 084 74 587 3 74 0387 36 74 73587 46 He få vi helt ande tall. Det e antagelsen om ikke-ignoebahet som få estimatene med og ten fafallsjsteing til å spike så mye i modell 3. Foskjellen mellom ignoeba og ikke-ignoeba modell e mye støe enn den va fo modell. Dette komme av koeffisienten foan y i modellen fo patielt fafall på spøsmål som e sto og negativ omtent lik -3. Det føe til at den betingede sannsynligheten fo å ha svaet ja på spøsmål dvs. ønske lenge abeidstid gitt fafall på spøsmål bli veldig høy og demed bli det også høy sannsynlighet fo å væe ndesysselsatt. I vedlegg A e en tabell som vise sannsynligheten fo å imptee ja på spøsmålet om ndesysselsetting i modell og 3 og også antall imptete ndesysselsatte med metode b. He kan man også finne de betingede sannsynlighetene fo at fo 3 og samt den betingede sannsynligheten fo at gitt patielt fafall på spøsmål. 5.. Spøsmål 4 Målgppen fo spøsmål 4 dvs. de som få dette spøsmålet e deltidssysselsatte med ønske om lenge abeidstid. Vi bke defo denne gppen som poplasjon ved beegning av totale. Vi anslå antallet i poplasjonen i hvet statm ved hjelp av AKUs oppblåsningsfaktoe. Dette gi en poplasjon på 33 378 pesone. I AKU pblisees det ikke tall fo ønsket abeidstid fo denne målgppen bae fo ndesysselsatte. Antall pesone som ønske flltid blant deltidssysselsatte med ønske om lenge abeidstid 6-66 å EDIKSJONS- Uten impteing Med impteing ESTIMATOEN Uten Med Metode a Metode b fafallsmodell fafallsmodell eelle data 69 64 68 968 68 708 68 464 Std. 000 sim. 950 034 043 07 95% konf. int sim 66 0773 540 65 7 967 65 07 855 65 7 93 Det bli liten foskjell mellom estimeingsmetodene he. Det patielle fafallet på dette spøsmålet e bae 3 posent. 5.3. Spøsmål 5 Målgppen fo spøsmål 5 e pesone med ett abeidsfohold. Vi anslå antallet i poplasjonen i hvet statm som fø. Dette gi en poplasjon på 885 998 pesone. Helle ikke he e det pbliset noen sammenlignbae tall. 4
Antall pesone med faktisk abeidstid > 37 time blant pesone med ett abeidsfohold 6-74 å EDIKSJONS- Uten impteing Med impteing ESTIMATOEN Uten Med Metode a Metode b fafallsmodell fafallsmodell eelle data 099 8 099 08 099 555 098 70 Std. 000 sim. 7 89 7 948 7 934 8 04 95% konf. int. sim 084 540 4 437 083 36 4 877 083 557 4 470 08 74 4 578 Det patielle fafallet på spøsmål 5 e 4 posent så bk av fafallsmodell gi ikke tslag. 5.4. Spøsmål 6 Målgppen fo spøsmål 6 e abeidsledige. Vi anslå antallet i poplasjonen i hvet statm ved hjelp av AKUs oppblåsningsfaktoe som fø. Ifølge US n. 30/3 93 va det 3 000 abeidssøkee mellom 6 og 74 å i. kvatal 9. Av disse ønsket 0 000 en abeidstid på 37 time elle me. Antall abeidsledige mellom 6 og 66 å va 3 00 så hvis det hadde blitt pbliset et tall fo antall pesone med ønsket abeidstid på 37 time elle me blant abeidsledige i aldesgppen 6-66 å ville det ligget litt nde 0 000. Antall pesone med ønsket abeidstid > 37 time blant abeidsledige 6-66 å EDIKSJONS- Uten impteing Med impteing ESTIMATOEN Uten Med Metode a Metode b fafallsmodell fafallsmodell eelle data 03 590 03 07 03 55 03 438 Std. 000 sim. 635 5 37 67 95% konf. int. sim 00 60606 795 98 84007 00 98 37407 446 98 63707 560 Det patielle fafallet på dette spøsmålet e på 74 posent. Likevel bli estimatene med og ten fafallsmodell nesten like. Vi få litt høyee tall enn de offisielle. 6. Konklsjone Modell og fo ndesysselsetting gi omtent like esltate. Disse gi en del høyee estimate nå vi ta hensyn til fafall enn nå ikke gjø det men konfidensintevallene ovelappe hveande mye. Da vi pøvde en ignoeba vesjon av fafallsmodellen i modell ble estimatene veldig like vesjonen helt ten fafallsmodell. Med modell 3 få vi veldig sto foskjell på estimate med og ten fafallsmodell og vesjonen med fafallsmodelleing gi mye høyee estimate fo ndesysselsetting enn modell. Standadavvikene bli minde enn fo modell. Det e likevel ovelapp mellom konfidensintevallene fa modell og 3. Nå vi tilpasse en ignoeba vesjon av modell 3 bli estimatene som ta hensyn til fafall mye minde og vi få en tabell som ligne me på den tilsvaende tabellen fo modell om enn med noe høyee tall. Alle de te modellene fo ndesysselsetting gi høyee estimate enn det offisielle tallet på 77 000 ndesysselsatte og fo modell 3 med fafallsmodelleing e 77 000 tenfo konfidensintevallene. De ikke-ignoebae vesjonene av modellene gi også flee ndesysselsatte enn de ignoebae. Vi kan ikke vite sikket hvilken av modellene som best beskive vikeligheten men det se t til at antall ndesysselsatte ha blitt ndeestimet og at vi ha ikke-ignoebat fafall. 5
å spøsmålene 4 5 og 6 fikk vi lite tslag av fafallsmodellen. å spøsmål 4 og 5 va det veldig lavt patielt fafall så det kan væe åsaken til at det ikke ble noen foskjell. Nå det gjelde impteingsmetodene e metode a tekke 0 elle på hve peson avhengig av hveande kanskje litt bede enn b sette inn foventet antall ja-sva i hve gppe. Den e en tanke lettee å implementee og avnding til næmeste heltall i hve gppe gjø at metode b ikke gi lavee vaians enn metode a. 7. efeanse [] Jan Bjønstad "Impteing i AKU fo ndesysselsetting" Notate 006/70 [] Anne Vedø Jenny-Anne Sigstad Lie og Jan Bjønstad "Statistisk modelleing i AKU modellstdie og modellestimeing" Notate 000/ 6
Vedlegg A: Impteingssannsynlighete i modell og 3 Sammenligning av impteingssannsynlighetene og antall imptete ndesysselsatte fo modell og 3 I denne tabellen sammenligne vi sannsynligheten fo å imptee ja på spøsmålet om ndesysselsetting i modell og 3 impsannsmod og impsannsmod3. Vi ha også sammenlignet antall imptete ndesysselsatte med metode b nde de to modellene Antimpmod og Antimpmod3. Modell skille ikke mellom de foskjellige fafallsmønstene. Nå vi oppgi antall imptete ndesysselsatte ha vi defo slått sammen disse fafallsmønstene. Tall med gå bakgnn e totalen fo de to gå gppene. Tabellen inneholde bae de kombinasjonene som finnes i tvalget. Impteingssannsynlighetene e gjennomgående høyee fo modell 3 enn modell og vi få imptet mange flee ndesysselsatte. Impsanns Impsanns Antimp Antimp Sivst Aldg Kjønn egion 3Antallmod mod3 mod mod3 0 0 0 0 0 5 097 06 3 0 0 0 0 0 0 0 067 0 0 3 0 0 0 07 037 4 0 0 4 0 0 0 4 04 034 0 0 0 5 0 0 0 4 0 097 0 0 0 0 008 0549 0 0 0 0 0 8 079 0334 3 0 3 0 0 0 4 00 0450 0 4 0 0 0 058 03 0 0 5 0 0 0 4 05 0444 0 0 0 0 0 9 0475 0749 4 7 0 0 0 0 0 5 0390 068 4 0 0 3 0 0 0 9 037 0684 3 6 0 0 4 0 0 0 0 04 058 0 0 0 4 0 0 0 4 0436 059 3 0 0 5 0 0 0 3 043 05 0 0 0 0 07 0436 0 0 0 07 0504 5 0 0 0 0 0 08 0566 0 0 0 0 0 4 090 0584 0 0 090 097 4 9 0 3 0 0 0 0 0 0486 0 0 3 0 0 0 7 08 0504 4 0 4 0 0 0 0 0305 055 0 4 0 0 0 5 034 0535 3 0 5 0 0 0 0 0 0338 0 0 5 0 0 0 00 0347 0 0 0 3 0 0 0 0 037 0769 0 0 3 0 0 0 0 3 006 0543 0 3 0 3 0 0 0 3 0 0606 0 3 0 4 0 0 0 08 046 0 0 3 0 5 0 0 0 04 06 0 0 3 0 0 0 07 040 0 0 3 3 0 0 0 0 04 0377 0 7
0 3 3 0 0 0 3 047 0396 0 3 3 0 047 0933 0 3 4 0 0 0 0 07 036 0 0 3 4 0 0 0 078 0374 0 0 0 3 5 0 0 036 05 0 0 3 0 0 0 077 033 0 0 0 0 0 0 0483 0754 0 0 0483 096 3 0 0 0 0 0400 0690 0 3 0 0 0 3 0380 0690 0 4 0 0 0 0446 0595 0 0 5 0 0 0 4 044 054 0 0 0 6 00 044 3 0 0 0 0 090 0578 0 0 0 6 095 0590 0 095 097 8 3 0 0 0 0 08 0498 0 3 0 0 0 4 03 050 3 7 4 0 0 0 0 033 053 4 0 0 0 0 03 0538 3 5 5 0 0 0 6 05 0349 5 0 0 05 0375 3 3 0 0 0 0 0334 0779 3 0 0 0 0334 087 3 3 0 0 0 0 7 03 0555 4 3 0 3 0 0 0 0 07 0595 0 3 0 3 0 0 0 6 04 065 3 0 3 0 04 0980 5 3 0 4 0 0 0 035 0467 3 0 4 0 035 0987 0 3 0 0 0 7 034 0477 3 3 0 0 0 0 070 043 0 3 0 0 0 4 074 047 3 0 074 0943 4 3 3 0 0 0 6 050 040 3 3 0 050 0933 3 7 3 4 0 0 0 0 078 0369 0 0 3 4 0 0 0 8 0 0377 3 3 5 0 0 0 0 036 04 0 3 5 0 0 0 7 039 0433 3 5 0 0 039 05 4 Sm 35 7 75
Sannsynlighetene fo å svae ja på ndesysselsettingsspøsmålene i modell 3 He angis nde modell3 den betingede sannsynligheten fo at gitt patielt fafall på spøsmål betpy og de betingede sannsynlighetene fo at py py og 3 py3. I tillegg angis nde modell og 3 pymod og pymod3. Det e sto foskjell på den betingede og den betingede sannsynligheten fo spøsmål. Det vil si at sannsynligheten fo å ønske lenge abeidstid gitt at man ikke ha svat på spøsmål e støe enn den betingede sannsynligheten fo å ønske lenge abeidstid. Det e dette som gjø at vi få så høye impteingssannsynlighete i modell 3. Det e ikke så sto foskjell på de betingede sannsynlighetene fo å væe ndesysselsatt nde modell og 3 selv om modell 3 også he ligge noe høyee. Sivst Aldg Kjønn egion betpy py py py3pymodpymod3 0 0 0907 0405 0696 0986 00 077 0 0 09 0463 03 099 0088 0084 0 0 3 093 0439 036 0990 03 057 0 0 4 09 0453 046 0994 008 0066 0 0 5 094 0550 03 0985 063 074 0 08 07 0706 0950 045 045 0 090 0430 0374 097 05 056 0 3 0879 037 0530 0966 04 06 0 4 0898 0354 0366 0978 009 07 0 5 09 04 050 0950 053 004 0 0 0943 0533 086 096 0376 044 0 0 096 0457 076 0979 0306 034 0 0 3 094 0476 0759 0974 086 035 0 0 4 0 0937 059 063 0984 0345 0368 0 0 4 0954 059 063 0984 0345 0368 0 0 5 0954 063 0556 096 039 038 0 0865 08 0576 0876 0 04 0 0 0876 0383 0697 097 0 048 0 0904 0383 0697 097 0 048 0 3 0 0845 03 0630 094 06 00 0 3 0876 03 0630 094 06 00 0 4 0 09 0448 060 0944 030 058 0 4 099 0448 060 0944 030 058 0 5 0 090 0443 049 0875 058 066 0 5 094 0443 049 0875 058 066 0 3 0 088 034 0899 097 045 097 0 3 0 0849 0303 065 0983 05 04 0 3 0 3 088 0357 0700 0980 059 045 0 3 0 4 0905 040 057 0987 068 005 0 3 0 5 0873 0344 0733 0970 0 045 0 3 0848 068 056 0943 0 033 0 3 3 0 079 04 050 0933 00 05 0 3 3 083 04 050 0933 00 05 0 3 4 0 0845 0300 0447 0956 04 0 0 3 4 0874 0300 0447 0956 04 0 0 3 5 08 03 0575 090 0094 00
0 3 093 0439 036 0990 03 057 0 0949 0533 086 096 0376 044 0 097 0457 076 0979 0306 034 0 3 0933 0476 0759 0974 086 035 0 4 0959 059 063 0984 0345 0368 0 5 0960 063 0556 096 039 038 0874 08 0576 0876 0 04 0 0894 0383 0697 097 0 048 093 0383 0697 097 0 048 3 0 0865 03 0630 094 06 00 3 0886 03 0630 094 06 00 4 0 093 0448 060 0944 030 058 4 0934 0448 060 0944 030 058 5 093 0443 049 0875 058 066 3 0 0893 034 0899 097 045 097 3 0 0867 0303 065 0983 05 04 3 0 3 0 0867 0357 0700 0980 059 045 3 0 3 0895 0357 0700 0980 059 045 3 0 4 095 040 057 0987 068 005 3 078 069 0676 090 0089 003 3 0 0833 068 056 0943 0 033 3 0860 068 056 0943 0 033 3 3 0844 04 050 0933 00 05 3 4 0 0864 0300 0447 0956 04 0 3 4 088 0300 0447 0956 04 0 3 5 0 0806 03 0575 090 0094 00 3 5 0836 03 0575 090 0094 00 0
Vedlegg B: Filstkt på Unix ogammene fo del 3 av impteingsposjektet ligge på omådet $METODE/impt/pog/impest. Omådet impest bestå av flg. 6 omåde: sp4 sp5 sp6 mod mod mod3 Omådene mod mod og mod3 gjelde ndesysselsetting. De 6 omådene ha samme stkt så det holde å skissee stkten fo spøsmål 4. Modell og 3 fo ndesysselsetting skille seg litt fa spøsmål 4 noen stede. De dette e tilfellet ha vi tatt med en egen beskivelse av disse pogammene og datafilene. Omådet sp4 e delt i to omåde: ekte og sim. å "ekte" ligge pogamme og datafile som ha med det ekte datasettet å gjøe. å "sim" ligge tilsvaende pogamme og datafile fo de 000 simlete datasettene. B.. ogammene og datafilene på sp4/ekte B... ogamme lags4.sas Inpt: SAS-datasettet $METODE/impt/kvatal.ssd0 Otpt: Flat fil s4.dat. Se beskivelse nde s4.dat. imptab4.f: Inpt: Et tvalg med patielt fafall i dette tilfellet s4.dat. Utvalget må væe på fomen beskevet nde s4.dat. MLE fo β -ene poplasjonsmodell og ψ -ene modell fo som ligge på hhv. $METODE/impt/sp4/mlebeta4.dat og $METODE/impt/sp4/mlepsi4.dat. Otpt: De fie filene s4.dat impa4.dat impb4.dat og mlepytotmod4.dat. S4.dat inneholde bae svatvalget. Impa4.dat og impb4.dat inneholde tvalget imptet på to foskjellige måte og e på samme fom som s4.dat beskevet i avsnittet om datafile. De to impteingsmetodene e: a Tilfeldig tekking fa estimet fodeling impa4.dat b Imptee foventet antall fa estimet fodeling impb4.dat Mlepytotmod4.dat inneholde MLE fo x baset på total modell. Det e paktisk å skive disse sannsynlighetene t til fil he siden vi likevel må egne dem t i fobindelse med impteingen. mlepy4.f Inpt: Utvalg ten patielt fafall he s4.dat impa4.dat og impb4.dat. Utvalgene må væe på fomen beskevet nde s4.dat. Otpt: De fie filene mles4.dat mlea4.dat og mleb4.dat. Disse inneholde MLE fo x baset på hvet av de komplette tvalgene. lagantpop4.sas Inpt: SAS-datasettene $METODE/impt/kvatal.ssd0 og $METODE/impt/bebas/akpop.ssd0.
Otpt: Flat fil antpop4.dat. Inneholde antall pesone i poplasjonen fodelt på stata alde kjønn egion. I hvet statm alde kjønn egion anslå vi poplasjonsantallet dvs. totalt antall deltidssysselsatte med ønske om lenge abeidstid. Dette gjøes ved å gange antall pesone i BEBAS i statmet med andelen av deltidssysselsatte med ønske om lenge abeidstid i statmet de andelen egnes t i tvalget. pedeg4.f Inpt: De te komplette tvalgene s4.dat impa4.dat og impb4.dat og de fie filene med MLestimate mles4.dat mlea4.dat mleb4.dat og mlepytotmod4.dat. Filen antpop4.dat som inneholde antall i poplasjonen fodelt på stata alde kjønn egion. Otpt: Filen pedeg4.dat. Denne filen inneholde pediksjonsestimatoen og egesjonsestimatoen egnet t på s4.dat kombinet både med mles4.dat og mlepytotmod4.dat impa4.dat og impb4.dat. Modell 3 fo ndesysselsetting imptabmod3.f He imptee vi på spøsmål og 3 hve fo seg. Føst imptees det vedie på de pesonene som ikke ha svat på spøsmål. Ved impteing på spøsmål bke vi de som enten ha svat ja elle ha fått imptet ja på spøsmål som målgppe. De i målgppen som ikke ha svat på spøsmål få en imptet vedi. å tilsvaende måte ta vi tgangspnkt i de som enten ha svat ja på spøsmål elle ha fått imptet ja på spøsmål nå vi imptee på spøsmål 3. Nå vi ha imptet på alle te spøsmål ha vi implisitt imptet på ndesysselsettingsvaiabelen siden denne e en fnksjon av og 3. mlepymod3.f Otpt bli he x x og 3 x istedenfo x pedegmod3.f Vi ta tgangspnkt i tvalgene som e komplette mhp. på alle de te ndesysselsettingsvaiablene og tlede tvalg som e komplette med hensyn på. Vi finne x fa x x og 3 x. Deette beegnes egesjons- og pediksjonsestimatoen som fø. B... Datafile s4.dat: Det oppinnelige tvalget med fafall. Fom: Antall i statm kvwyobs fo k0 sivilstand... antald alde v0 kjønn w...5 boegion 0 enhetsfafall på. henv. yobs0 obsevet vedi på spøsmålet de stå fo missing. Ett tall på hve linje. x antald x x 5 x x 3 linje. s4.dat: Svatvalget. Fom: Antall i statm vwy fo... antald alde v0 kjønn w...5 boegion y0 sva på spøsmålet. Ett tall på hve linje. antald x x 5 x linje. impa4.dat impb4.dat: Imptet vesjon av det oppinnelige tvalget ette hhv. metode a og b. Fom: Som s4.dat
mles4.dat mlea4.dat mleb4.dat: MLE fo x baset på hhv. s4.dat impa4.dat og impb4.dat. Fom: Ett tall på hve linje sotet på alde kjønn og egion i denne ekkefølgen. mlepytotmod4.dat: MLE fo x baset på total modell altså med fafallsmodell. Fom: Ett tall på hve linje sotet på alde kjønn og egion i denne ekkefølgen. antpop4.dat: Antall pesone i poplasjonen fodelt på stata alde kjønn egion. Fo spøsmål 4 e poplasjonen deltidssysselsatte med ønske om lenge abeidstid. Fom: Ett tall på hve linje sotet på alde kjønn og egion i denne ekkefølgen. pedeg4.dat: ediksjonsestimatoen og egesjonsestimatoen egnet t på gnnlag av s4.dat/mles4.dat impa4.dat/mlea4.dat impb4.dat/mleb4.dat og s4.dat/mlepytotmod4.dat Fom: En linje fo hve kombinasjon av tvalg og MLE i samme ekkefølge som ove. To tall på hve linje. Modell fo ndesysselsetting smod.dat: Det oppinnelige tvalget med fafall. Fom: Antall i statm kvwyobs fo k0 sivilstand...3 alde v0 kjønn w...5 boegion 0 enhetsfafall på. henv. yobs0 obsevet vedi på spøsmålet de stå fo missing 0 og 0. Ikke alle kombinasjone av yobs og e mlige. Nå yobs e 0 elle e og inteessante. Nå yobs e kan ta vediene 00 0 og. Det bli demed 5 mlige kombinasjone av yobs og som skives t i flg. ekkefølge: yobs0 yobs yobs og 00 yobs og 0 yobs og. Fila ha ett tall på hve linje dvs. det bli x 3 x x 5 x x 5 600 linje. Modell 3 fo ndesysselsetting smod3.dat: Det oppinnelige tvalget med fafall. Fom: Data fo spøsmål og 3 ligge ette hveande. Føst fodeles målgppen til spøsmål deltidssysselsatte nntatt pensjoniste på stata så fodeles målgppen til spøsmål de som ha svat ja på spøsmål og til sltt fodeles målgppen til spøsmål 3 de som ha svat ja på spøsmål. Vi bke he litt ande målgppe enn de vi ha definet tidligee. ensjoniste e fjenet fa målgppen fo spøsmål og målgppen fo spøsmål 3 e bae de som ha svat ja på spøsmål i motsetning til tidligee alle som ha svat ja på spøsmål. Dette e fodi det e disse målgppene som e elevante i fobindelse med modell 3 fo ndesysselsetting. Fo hvet spøsmål skive vi t antall i statm kvwyobs fo k0 sivilstand...3 alde v0 kjønn w...5 boegion 0 enhetsfafall på. henv. yobs0 obsevet vedi på spøsmålet de stå fo missing. Ett tall på hve linje. Dette gi x 3 x x 5 x x 3 360 linje fo hvet av de te spøsmålene og totalt 080 linje. smod3.dat: Svatvalget. Fom: Data fo spøsmål og 3 ligge ette hveande. Fo hvet spøsmål skive vi t antall i statm vwy fo... 3 alde v0 kjønn w...5 boegion y0 sva på spøsmålet. Ett tall på hve linje. Dette gi 3 x x 5 x 60 linje fo hvet spøsmål og totalt 0 linje. mlesmod3.dat mleamod3.dat mlebmod3.dat: MLE fo x x og baset på smod3.dat impamod3.dat og impbmod3.dat. 3 x 3
Fom: Data fo et spøsmål av gangen føst så og til sltt 3. Ett tall på hve linje sotet på alde kjønn og egion i denne ekkefølgen. Det e 30 stata så vi få totalt 30 x 3 90 linje. mlepytotmodmod3.dat: MLE fo x x og 3 x baset på total modell altså med fafallsmodell. Fom: Som mlesmod3.dat mleamod3.dat og mlebmod3.dat. B.. ogammene og datafilene på sp4/sim Filene he e analoge med filene på sp4/ekte. Filnavnene e de samme bae med "sim" som pefiks. Litt pesist kan vi si at pogammene e de samme bae satt inn i en løkke fa til 000 og at datafilene e like bae med 000 tgave ette hveande. B... ogamme lagsims4.f Inpt: 000 simlete tvalg fa fila y.dat som skal ligge på $METODE/impt/sp4/sim. Otpt: Fila sims4.dat. Inneholde de samme 000 simlete tvalgene men på en annen fom. Se beskivelse nde sims4.dat. simimptab4.f: Inpt: 000 tvalg med patielt fafall i dette tilfellet sims4.dat. Utvalgene må væe på fomen beskevet nde sims4.dat. MLE fo β -ene poplasjonsmodell ϕ -ene modell fo og ψ -ene modell fo i de 000 simlete tvalgene. Dette ligge på $METODE/impt/sp4/sim/ml.dat. Otpt: De fie filene sims4.dat simimpa4.dat simimpb4.dat og simmlepytotmod4.dat. Sims4.dat inneholde de 000 svatvalgene. Simimpa4.dat og simimpb4.dat inneholde de 000 tvalgene imptet ette metode a og b og e på fomen beskevet nde sims4.dat i avsnittet om datafile. Simmlepytotmod4.dat inneholde MLE fo x baset på total modell fo de 000 simlete tvalgene. simmlepy4.f Inpt: 000 tvalg ten patielt fafall he sims4.dat simimpa4.dat og simimpb4.dat. Utvalgene må væe på fomen beskevet nde sims4.dat. Otpt: De te filene simmles4.dat simmlea4.dat og simmleb4.dat. Disse inneholde 000 sett med MLE fo x baset på hvet av de fie settene med 000 komplette tvalg. simpedeg4.f Inpt: De te komplette tvalgssettene sims4.dat simimpa4.dat og simimpb4.dat og de fie filene med ML-estimate simmles4.dat simmlea4.dat simmleb4.dat og simmlepytotmod4.dat. oplasjonstotalene fa fila antpop4.f på sp4/ekte. Otpt: Filen simpedeg4.dat. Denne filen inneholde: Gjennomsnitt og standadavvik fo 000 obsevasjone av pediksjonsestimatoen Gjennomsnitt og standadavvik fo 000 obsevasjone av egesjonsestimatoen egnet t på tvalgssettene sims4.dat kombinet både med simmles4.dat og simmlepytotmod4.dat simimpa4.dat og simimpb4.dat. 4
B... Datafile sims4.dat: De 000 simlete tvalgene med fafall. Fom: Hvet tvalg ha samme fom som s4.dat. De 000 tvalgene ligge ette hveande. sims4.dat: De 000 simlete svatvalgene. Fom: Hvet tvalg ha samme fom som s4.dat. De 000 tvalgene ligge ette hveande. simimpa4.dat simimpb4.dat: Imptete vesjone av de 000 simlete tvalgene ette hhv. metode a og b. Fom: Som sims4.dat simmles4.dat simmlea4.dat simmleb4.dat: 000 sett av MLE fo x baset på hhv. sims4.dat simimpa4.dat og simimpb4.dat. Fom: Ett tall på hve linje i samme ekkefølge som de tilsvaende filene på "ekte". De 000 settene ette hveande. simmlepytotmod4.dat: 000 sett av MLE fo x baset på den totale modellen med fafall. Fom: Ett tall på hve linje i samme ekkefølge som de tilsvaende filene på "ekte". De 000 settene ette hveande. simpedeg4: Gjennomsnitt og standadavvik fo pediksjonsestimatoen og egesjonsestimatoen egnet t på gnnlag av sims4.dat/simmles4.dat simimpa4.dat/simmlea4.dat simimpb4.dat/simmleb4.dat og sims4.dat/simmlepytotmod4.dat. Fom: Fie tall på hve linje gj.snitt ped st.avvik ped gjsnitt eg st.avvik eg en linje fo hve kombinasjon av tvalg og MLE i samme ekkefølge som ove. 5
Filstkt på UNIX Gjelde fo spøsmål 4. De ande spøsmålene e analogt konstet. Hvis ingen sti e nevnt gjelde $METODE/impt/pog/impest/sp4/ekte. $METODE/impt/pog /sp4/mlebeta4.dat $METODE/impt/pog/ kvatal.ssd0 $METODE/impt/pog sp4/mlepsi4.dat lags4.sas imptab4.f s4.dat s4.dat impa4.dat impb4.dat pedeg 4.f pedeg4.dat Fo modtilsv. fo mod 3: $METODE/.../impest/mod/6 impjamod.dat mlepytotmod4.dat antpop4.dat lagantpop4.sas poststatest.sas mlepy4.f mles4.dat mlea4.dat mleb4.dat 6